MENU
Language
AIを学び、探究し、未来を創る。AIエンジニアのためのAI情報解説サイト。AIと未来を創る、ゼロからの一歩 / Building the new world from zero with AI.
  1. ホーム
  2. AI
  3. AIモデル
  4. OpenAI（ChatGPT）APIの始め方と最新実装ガイド【2025年版】gpt-5対応

OpenAI（ChatGPT）APIの始め方と最新実装ガイド【2025年版】gpt-5対応

AIモデル
hara | ai0w監修

OpenAIのAPIは、OpenAIが提供する大規模言語モデルやAIサービスをアプリケーションに組み込むための開発者向けツールです。このAPIを使うことで、GPTシリーズ（例えばChatGPT）や、画像生成、音声認識、埋め込み生成などのAI機能をプログラムで利用できます。

以下にOpenAI APIの主な機能と基本的な使用方法を解説します。

目次

主な機能

1) テキスト/コード生成・要約・翻訳・抽出（構造化出力も）

  • 中核API：Responses API（関数/ツール呼び出し・JSON/構造化出力・状態管理に対応）
    例：要約、長文生成、コード補助、情報抽出（スキーマ付きJSONで厳格化）、ツール実行。 OpenAI Platform Responses
  • モデル一覧と能力の違いはモデルページを参照。 OpenAI Platform Models
  • Responses APIではエージェント的なツール利用や状態管理が強化。
    Why we built the Responses API
出典：https://platform.openai.com/docs/models

2) 画像の生成・編集・バリエーション・画像理解

  • Images API / gpt-image-1：画像生成・編集・バリエーション。商材画像/ロゴ案/サムネ作成など。
  • Vision：画像を入力として解析（キャプション、表/チャートの説明、領域検出など）。
    OpenAI Platform Images and Vision

3) 音声：音声→テキスト（STT）／テキスト→音声（TTS）

  • Speech-to-Text（Audio API）：ファイル/ストリームから文字起こし。過去はWhisper系、現行ガイドはAudio APIを参照。 OpenAI Platform Speech to text
  • Text-to-Speech（Audio API）：複数ボイスで音声合成、ストリーミング対応。 OpenAI Platform Text to speech

4) リアルタイム会話・対話エージェント（音声/マルチモーダル）

  • Realtime API：低遅延の音声対話・マルチモーダル入出力。WebRTC/WS接続、ブラウザやネイティブアプリでの音声アシスタントに最適。 OpenAI Platform Realtime API

5) ツール呼び出し（関数実行）・エージェントワークフロー

  • Responses APIのツール連携：関数呼び出し、Web検索、ファイル検索、コード実行などの外部ツールを安全に協調実行。Assistants APIは段階的に置き換えへ。 OpenAI Platform Responses

6) 埋め込み（Embeddings）とRAG

7) モデレーション（安全性チェック）

  • Moderations API / ガイド：テキスト/画像入力のポリシーチェック。ユーザー投稿監視、カスタマーサポートの一次フィルタ等に。 OpenAI Platform Moderations

8) ファインチューニング（テキスト/ビジョン）

  • Fine-tuning：自社データでモデルを監督微調整（SFT）、Vision fine-tuningも提供。ブランド文体・特定ドメイン回答の最適化に。 OpenAI Platform Model optimization

9) バッチ推論（大量一括処理・非同期）

  • Batch API：大量リクエストをファイルで投入し、別枠クォータ/コスト最適で処理（非同期）。夜間バッチや全量要約などに。 OpenAI Platform Batch API

10) モデル/エンドポイントの基本

  • APIリファレンス&モデル一覧：REST/ストリーミング/SDK（Python・Node等）。利用可能モデルはList modelsで確認。 OpenAI Platform Introduction

代表ユースケース

やりたいこと使うAPI → 推奨モデル補足ポイント
高品質な文章生成・要約・翻訳・分類・抽出（JSONで厳密出力）Responses API → GPT-5 / o3（推論強化系） / gpt-4.1 系Chat CompletionsよりResponses API推奨。厳格JSONはStructured Outputsを利用。ツール呼び出しや状態管理も一元化。 OpenAI Platform Responses
エージェント（関数実行・Web検索・社内ツール連携）Responses API（ツール呼び出し） → GPT-5 / o3Web検索やファイル検索はtools-web-search / tools-file-searchガイドを参照。モデルは推論力の高いGPT-5 / o3が安定。
OpenAI Platform Responses
OpenAI Platform Web search
画像生成・編集・バリエーション / 画像理解（図表の説明など）Images & Vision（Images API / Vision入力） → gpt-image-1 +（必要に応じて）GPT-5/o3併用画像の生成/編集はImages、理解はVision入力対応モデル。複合ワークフローはImages＋Responsesの組合せ。 OpenAI Platform Images and Vision
音声→テキスト（文字起こし）Audio/Realtime → Realtime transcription（モデルは最新のドキュメント記載に従う）長時間や低遅延はRealtimeのtranscriptionガイドが便利。ブラウザ/ネイティブでストリーミング可。 OpenAI Platform Realtime transcription
テキスト→音声（TTS）Audio → ドキュメント記載のTTSボイスWebやモバイルでの合成音声UI。Realtimeと併用で対話体験を構築。
OpenAI Platform Text to speech OpenAI Platform Realtime API
音声アシスタント／マルチモーダルのリアルタイム会話Realtime API（WebRTC / WS / SIP） → GPT-5 / o3 / 低レイテンシモデル低遅延で会話・画像・音声入出力。WebRTC/WS/SIPに対応。VADやサーバー制御も提供。 OpenAI Platform Realtime API
RAG（社内ドキュメント検索＋回答）Responses API + Vector Stores（File Search） → GPT-5 / o3 / gpt-4.1系Vector Storesでインデックス化しtools-file-searchで検索→生成。まずは汎用モデル、計算が重ければo3系。 OpenAI Platform Vector stores
大量一括処理（夜間バッチ・コスト最適）Batch API → 用途に応じてGPT-5 / o3 / gpt-4.1系まとめ投入→非同期回収でコスト最適。長文要約や全量抽出に向く。 OpenAI Platform Batch API
有害表現チェック（安全対策）Moderations投稿監視やCS一次フィルタに。クライアント前のサーバー側で実施。 OpenAI Platform Moderation
ファインチューニング（文体/ドメイン適合、Vision含む）Fine-tuning → 対象モデル（ドキュメント記載）まずはプロンプト・RAGで到達可否を検証→足りなければ微調整を検討。 OpenAI Platform Create fine-tuning job
コード生成・高度な推論（数学/科学/視覚推論）Responses API → GPT-5 / o3 / o4-minidocs上で推論系（oシリーズ）が推奨。軽量・低コストならo4-mini等。 OpenAI Platform Responses
※ローカルやクラウドの実行環境はCodex CLI / Codex（Cloud/IDE）

利用手順

1. アカウント登録とAPIキー取得

右上からログイン

右上からAPIキーを取得

Owned by「You」または「Service accout」のどちらかを選択して、名前、プロジェクト、権限などを選択します。

You
アカウントのチーム メンバーごとに、常に一意の API キーを使用します

サービスアカウント
サービスアカウントは、ユーザーに関連付けられていないボットユーザーです。ユーザーが組織を離れると、そのユーザーのキーとプロジェクトメンバーシップは機能しなくなります。サービスアカウントにはこの制限はありません。ただし、サービスアカウントはプロジェクトから削除することもできます。

ブラウザやモバイル アプリなどのクライアント側環境にキーを展開しないでください。
ブラウザやモバイルアプリなどのクライアントサイド環境でOpenAI APIキーを公開すると、悪意のあるユーザーがそのキーを入手してあなたに代わってリクエストを実行できるようになり、予期せぬ請求や特定のアカウントデータの漏洩につながる可能性があります。

OpenAI : APIキーの安全性に関するベストプラクティス
https://help.openai.com/en/articles/5112595-best-practices-for-api-key-safety

APIキーは一度しか表示されないため、安全な場所に保存しておきます。

2. ライブラリのインストール

Pythonの場合、公式ライブラリを使うのが一般的です。以下をインストールします。

pip install openai

3. APIを使った基本的な実装の例

テキスト生成の例

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

res = client.responses.create(
    model="gpt-5",  # 用途に応じてモデルを選択
    input=[{"role": "user", "content": "OpenAI APIについて教えて"}]
)
print(res.output_text)

画像生成の例

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

img = client.images.generate(
    model="gpt-image-1",
    prompt="a futuristic cityscape at sunset",
    size="1024x1024"
)
print(img.data[0].url)

音声認識の例

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

with open("audio.mp3", "rb") as f:
    tr = client.audio.transcriptions.create(
        model="whisper-1",  # or "gpt-4o-transcribe"
        file=f
    )
print(tr.text)

主なポイントと注意事項

  1. 料金体系
    • 利用量に応じて課金される従量課金制。
    • モデルや使用するリクエストの種類によって価格が異なる。
  2. モデルの選択
    • 具体的な利用目的によってモデルを選択する
  3. 安全性とガイドライン
    • ユーザーのデータを適切に保護する。
    • 不適切なコンテンツ生成を防ぐための仕組みを利用可能。
  4. カスタム化
    • APIを使って特定の業務やアプリケーションに最適化したシステムを構築可能。
  5. 制限
    • リクエストの回数や応答の長さに制限がある（調整可能）。

参考

AIモデル
OpenAI GPT
よかったらシェアしてね！
  • URLをコピーしました！
  • URLをコピーしました！

この記事を書いた人

hara | ai0w監修のアバター hara | ai0w監修

AIアーティスト | エンジニア | ライター | 最新のAI技術やトレンド、注目のモデル解説、そして実践に役立つ豊富なリソースまで、幅広い内容を記事にしています。フォローしてねヾ(^^)ﾉ

関連記事

コメント

コメントする

目次